两个array合并成dataframe
时间: 2023-09-08 13:09:22 浏览: 226
可以使用 pandas 库中的 DataFrame 函数将两个数组合并成 DataFrame。以下是一个示例代码:
```python
import pandas as pd
# 创建两个数组
arr1 = [1, 2, 3, 4, 5]
arr2 = ['a', 'b', 'c', 'd', 'e']
# 将两个数组合并成 DataFrame
df = pd.DataFrame({'col1': arr1, 'col2': arr2})
# 打印 DataFrame
print(df)
```
输出结果如下:
```
col1 col2
0 1 a
1 2 b
2 3 c
3 4 d
4 5 e
```
在这个例子中,我们首先创建了两个数组 `arr1` 和 `arr2`,然后将它们合并成一个 DataFrame `df`。`pd.DataFrame()` 函数的参数是一个字典,其中键是 DataFrame 的列名,值是对应列的数据数组。在本例中,我们将 `arr1` 作为 `col1` 列的数据,将 `arr2` 作为 `col2` 列的数据。最后,我们打印了 DataFrame `df` 的内容。
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numpy合并成dataframe
要将numpy数组合并成DataFrame,您可以使用Pandas库中的DataFrame函数。以下是一个示例:
首先,导入所需的库:
```
import numpy as np
import pandas as pd
```
然后,创建两个numpy数组:
```
array1 = np.array([['Alice', 25], ['Bob', 30], ['Charlie', 35]])
array2 = np.array([[60, 'blue'], [70, 'red'], [80, 'green']])
```
接下来,使用hstack函数将两个数组水平合并:
```
combined = np.hstack((array1, array2))
```
最后,将合并后的数组转换为DataFrame:
```
df = pd.DataFrame(combined, columns=['Name', 'Age', 'Weight', 'Color'])
```
在这个示例中,我们指定了列标签“Name”、“Age”、“Weight”和“Color”,这些标签对应于合并后的数组中的列。您可以根据需要更改这些列标签。
把两个ndarray合并为一个dataframe
可以使用pandas库中的DataFrame函数将两个ndarray合并为一个DataFrame。以下是一个示例代码:
```python
import numpy as np
import pandas as pd
# 创建两个ndarray
arr1 = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
arr2 = np.array([['a', 'b', 'c'], ['d', 'e', 'f']])
# 使用DataFrame函数合并两个ndarray
df = pd.DataFrame({'col1': arr1.tolist(), 'col2': arr2.tolist()})
print(df)
```
输出结果为:
```
col1 col2
0 [1, 2, 3] [a, b, c]
1 [4, 5, 6] [d, e, f]
```
在DataFrame函数中,我们将两个ndarray分别作为字典的值传递,并将它们命名为“col1”和“col2”,最终得到一个由两个列组成的DataFrame。由于ndarray不能直接转换为DataFrame,我们需要使用tolist()方法将其转换为列表。